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我有一个这样的df： Country product date_install date_purchase id500 0 # people who installed but not purchased 或者更好的是： country installs yearly55 我试过了： df.groupby(['country','product']).count().sort_values(&
浏览 10提问于2021-02-05得票数 1
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熊猫群群中忽略NaN的标准错误
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我已经将数据加载到具有多个列标题索引的dataframe中。目前，我一直在按列索引对数据进行分组，取组的平均值，计算95%的置信区间，如下所示：import pandas as pd
from scipy importNaN值，而如果组中有NaN，则this函数st.sem返回NaN。我试着计算95%<
浏览 8提问于2013-08-04得票数 9
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我正在用python处理一个pandas数据框架，并且正在尝试计算组中某列的唯一值。我的问题是，我需要该计数来表示组中稳步增加的行数，并且我也不希望对NaNs进行计数。2 NaN2 L
2 M 在由'ID‘定义的组中，新的列'occup’
浏览 33提问于2021-11-09得票数 2
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我正在尝试根据不同的列检索最小行数，下面是excel文件：
当使用min(axis=1)函数时，它返回空序列：
当我使用max(axis=1)时，它工作了！！
浏览 1提问于2021-03-17得票数 1
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NaN的治疗
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我很难理解熊猫和/或numpy是如何处理NaN值的。为了计算t-stats，我正在提取熊猫数据的子集，例如，我想知道，与x2值为B的组相比，x1值为A的组的x1平均值是否有显著差异(很抱歉没有将其作为工作示例，但我不知道如何重新创建数据中弹出的NaN值，使用read_csv读取原始数据，csv用NA表示缺少值<
浏览 2提问于2014-05-08得票数 4
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我正在尝试根据以前的行和不同的列填充NaN行。我有以下代码：import numpy as np
4 64.0 1.0322586 NaN 1.030000
我确实有足够的<
浏览 0提问于2021-10-14得票数 1
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我有一个Pandas (pandas==0.23.4)日期时间索引数据格式df，它有一个名为value_id的列。2019-01-06 20:12:08 NaN
浏览 0提问于2019-07-18得票数 1
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我想使用前面和后面的行值在dataframe中的组内插入缺失值。下面是df (一个组中有更多的记录，但在本例中，我在每个组中保留3条记录)： import numpy as npdf = pd.DataFrame({'Group': ['a','a','a','b','
浏览 28提问于2020-08-06得票数 0
我正在尝试计算pandas系列中的NaN元素(数据类型类‘numpy.float64’)，以了解有多少个数据类型是类'pandas.core.series.Series‘oc=pd.read_csv(csv_file)我期望oc,count(
浏览 4提问于2019-05-23得票数 2
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使用最频繁的值按组填充缺失值
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我试图使用使用Python中的pandas模块的组使用最常见的值来推断缺少的值。在检查了堆栈溢出的一些帖子之后，我成功地实现了以下目标：import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"group": ["A"("group").transform(lambda x:
浏览 1提问于2021-04-11得票数 2
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对于完全指定的输入(即没有任何NAs)，结果是相当接近的，但对于缺失的值则有很大的偏差。，但是我不能用火花复制结果。我找不到RowMatrix().computeCovariance()在中对NAs到底做了什么的文档--但是我的Scala充其量是非常公平的，而且我不熟悉，也许我漏掉了一些东西。考虑到协方差对于许多应用程序的重要性，我想知道是否有人能为Apache中关于协方差计算<e
浏览 1提问于2021-10-15得票数 4
我在Python中有Pandas Data Frame，如下所示： NR910517196NaN 通过使用下面的代码，我尝试根据上面数据框中的列NR来计算年龄(df.NR.str[:6], format = '%y%m%d')) / np.timedelta64(1, 'Y') 我的问题是:我可以修改上面的代码，只使用数据框中"NR“列中的</
浏览 14提问于2021-10-17得票数 0
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我试图计算按“变量”分组的子组之间的数值数据等级。 df1.assign(percentile=df1.groupby("variable")['value1'].rank(pct=True)5 2015-01-31 HOV
浏览 0提问于2019-03-27得票数 0
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为什么在Python中，使用Pandas，我们不能使用下面的值来分配每个组的第一个观察值？df['A'].groupby(df.ID).first()==0
其中DataFrame看起来像：1 12 .142 4ID A
1 0 or NaN
浏览 3提问于2014-03-05得票数 1
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我正在尝试使用Pandas向组中添加过滤器。在下面的棒球数据中，我希望计算出从入选列中最初的“N”到最后的“Y”所需的平均时间。本质上，我希望计算在导入列中包含'Y‘且有多行的每个组的长度。category needed_note
2860 aaronha01 1982 BBWAA 415 312 406
浏览 3提问于2014-04-20得票数 1
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我知道fillna()方法可以用来填充整个数据中的NaN。import pandas as pd 'a': pd.Series([1,1,1,2,2,2]),'b': pd.
浏览 4提问于2015-11-30得票数 4
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如何通过滚动均值/中位数删除缺失值来进入pandas组？即，如果存在缺失值，输出应在计算平均值/中位数之前删除缺失值，而不是给我NaN。import pandas as pd 1 A NaN
2 A NaN</
浏览 2提问于2019-07-03得票数 4
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我尝试按两个单独的组类型A_Bucket和B_Bucket对一个A_Bucket数据帧进行分组，并将每个Pandas组转换为一个列。我得到了这样的组：我希望A_Bucket组在列中，B_Bucket组作为索引。'A‘大约有20个值，B大约有20个值</e
浏览 5提问于2016-09-05得票数 12
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import pandas as pd 'flg':[1,np.nan, 1, np.nan, np.nan, 1, 1, np.nan, np.nan“和”不同的。“comp”的</e
浏览 16提问于2022-07-27得票数 2
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id time diff1 0 36 23 1 55 125 2 2 -57什么是一种有效的方法，通过id找到'time‘的最小值，然后将'diff’设置为那些最小值。我正在寻找一种解决办法，其结果是：0 0 34 nan2 1 43 nan</em
浏览 4提问于2016-09-06得票数 5
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